あなたは「機械学習」というものをご存じでしょうか？聞きなじみのない言葉ですが、既に私達の身の周りでも普及し、知らず知らずのうちにその恩恵を受けているのです。今回はそんな機械学習について解説します！
機械学習とは
機械学習とは簡単に言えば、コンピューターが自ら経験を元にして学習し何らかの課題を解決するためのアルゴリズム、またはそれを支える科学のことです。
これらはAIと共に1960年から研究されていますが、ビッグデータやICTの普及など環境が整い、実用可能になったのは最近のことです。
手法としてよく聞くのは「ディープラーニング」と「ニューラルネットワーク」ですが二つは同列の技術ではなく、ニューラルネットワークが機械学習の一つの手法として存在し、ディープラーニングはそこからより学習能力やデータ分析能力を高めた発展形です。
近年の機械学習ではディープラーニングが主流となっています。
機械学習のメリット
機械学習の優れた点は、膨大なデータの処理を高速且つ最適に行えるようになることです。
企業の企画決定や気象観測で使用するような膨大なデータは、人力で処理するのはあまりにも非効率なうえ、間違いが起きることもありえるでしょう。しかしそこで機械学習を導入すれば、大量の情報を素早く正確に処理できます。
最近では医療現場や画像識別などでも機械学習が使われています。
機械学習の種類
機械学習には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類が存在します。それぞれ解説します。
・教師あり学習：出力データ（正解のデータ）を用いた学習方法。正解のデータを学習させ て正解に辿り着く道筋を見つけ、処理方法を覚える。
・教師なし学習：出力データが存在せず、入力された各データの類似度や近さを計算しその 背景にあるパターンや構造を見つけ出す手法。大量のデータから算出した 特徴やパターンの正否を判断することを覚える。
・強化学習：元となるデータが存在せず、システムが自力で試行錯誤し精度を高めていく手 法。出力されたデータにスコアをつけ、最大のスコアを出すための最適な行動 を見つけ出す。
機械学習の利用例
ここからは、機械学習が役立てられている例をいくつかご紹介します！
・農業：気象データから生産量や収穫時期を予測し生産過程の無駄を省いたり、収穫作業に 必要な人員や農作物の需要・価格を予測し廃棄物の削減や雇用にも役立てる。
・アパレル業界：流通データから流行を予測することで、適切に店舗を運営し過剰在庫や廃 棄を防ぐ。商品発注をAIが行い、店員は接客に集中し生産性を向上させ る。
・レコメンド：ユーザーの検索や購入した商品を学習し、ネットショッピングで類似した商 品や関連のある商品を「おすすめ商品」として表示する機能。動画配信サー ビスにも同じシステムが使われ、視聴履歴を元におすすめの動画を表示す る。
まとめ
機械学習は既に多くの業界で導入が始まっており、今後もその需要は拡大していくと考えられます。近い将来、例えば人の全くいない完全に自動で営業するコンビニなどももしかすると登場するかもしれません。SF映画さながらの世界が実現する日が近づいています。
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